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?編輯導(dǎo)語：運(yùn)營分很多類，流量運(yùn)營、用戶運(yùn)營、內(nèi)容運(yùn)營…每一個環(huán)節(jié)都有特別關(guān)注的數(shù)據(jù)和指標(biāo)；但是一般都是從一個角度切入分析，并不全面。本文作者從更全面的角度總結(jié)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的運(yùn)營體系，我們一起來看一下。

很多人都從PV/UV/用戶數(shù)這些數(shù)據(jù)來切入分析，但是分析之后，做什么措施？以什么樣的目標(biāo)來驅(qū)動？

我也做過這樣的分析，這些常規(guī)的數(shù)據(jù)大多只是綁定著個人的KPI，反應(yīng)這個人工作成績的好壞，并不是一場完整的數(shù)據(jù)分析。

這里我想從更全面的角度來總結(jié)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的運(yùn)營體系，精益數(shù)據(jù)分析。

數(shù)據(jù)分析的目的應(yīng)該是為了公司的發(fā)展，粗暴一點(diǎn)講：是為了公司的盈利和持續(xù)的盈利。

而互聯(lián)網(wǎng)的盈利模式不同，數(shù)據(jù)指標(biāo)也不同，大抵可分為三種：

• 一是向用戶出售商品或服務(wù)，以電商、社交和O2O平臺為代表；
• 二是靠廣告來進(jìn)行盈利，典型的例如Google、百度以及其他平臺類互聯(lián)網(wǎng)公司；
• 三是直接向用戶收取費(fèi)用，各大游戲公司。

以分析體系最為復(fù)雜的互聯(lián)網(wǎng)電商公司為例，來逐一分解，哪些數(shù)據(jù)需要分析？怎樣分析？分析的價值是什么？

電商類公司的收入是由一個個訂單堆出來，由用戶購買相關(guān)的商品或服務(wù)產(chǎn)生。

可以說用戶和商品或服務(wù)為訂單的兩大基本元素，公司收入下降、增長、異常最終都可以追蹤到用戶與商品這兩大元素上。

這樣我們將收入相關(guān)的數(shù)據(jù)拆解為三大類：用戶、商品和訂單。

一、運(yùn)營模塊

從用戶的消費(fèi)流程來看，可以劃分為引流—轉(zhuǎn)化—消費(fèi)—存留。

我們一般將用戶分為新老用戶，無論新老用戶，都會關(guān)注兩塊內(nèi)容：一個是引流（拉新），一個是轉(zhuǎn)化；最終以數(shù)據(jù)的形式體現(xiàn)出來，就是流量與轉(zhuǎn)化率。

1. 引流

通過分析PV、UV、訪問次數(shù)、平均訪問深度、跳出率等數(shù)據(jù)來衡量流量質(zhì)量優(yōu)劣。

目的是保證流量的穩(wěn)定性，并通過調(diào)整，嘗試提高流量。

圖表皆由FineReport搭建的數(shù)據(jù)報表產(chǎn)生

進(jìn)一步，按照流量結(jié)構(gòu)還可分為渠道結(jié)構(gòu)、業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)、地區(qū)結(jié)構(gòu)。

在渠道中，流量可來自于自主訪問、搜索引擎、淘寶付費(fèi)、京東付費(fèi)等等。

按設(shè)備可分為PC渠道和APP渠道，按照付費(fèi)與否可分為免費(fèi)流量和付費(fèi)流量。

有人會通過渠道流量占比來分析各渠道的質(zhì)量。

下面的折線圖可以對各渠道的流量情況進(jìn)行追蹤，分析占比不合理是短期內(nèi)出現(xiàn)的，還是長期存在的，輔助問題的分析。僅僅根據(jù)流量情況來衡量質(zhì)量是不全面的，需要配合轉(zhuǎn)化率和ROI。

按地區(qū)劃分，這個很好理解。

按照業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)，最典型的比如舉辦一場活動，例如雙十一，肯定要對活動的流量追蹤，觀察活動前、活動中、活動后的變化情況，評估活動效果。

2. 轉(zhuǎn)化

完成引流工作后，下一步需要考慮轉(zhuǎn)化，這中間需要經(jīng)歷瀏覽頁面—注冊成為用戶—登陸—添加購物車—下單—付款—完成交易。

每一個環(huán)節(jié)中都會有用戶流失，提高各個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率是這一塊工作的最核心——轉(zhuǎn)化率的提升，意味著更低的成本，更高的利潤。

轉(zhuǎn)化的分析：

1. 觀察各環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化率，分析其合理性，針對轉(zhuǎn)化率異常環(huán)節(jié)進(jìn)行調(diào)整；
2. 追蹤轉(zhuǎn)化率變化，用于異常定位和策略調(diào)整效果驗(yàn)證；
3. 觀察各渠道轉(zhuǎn)化情況，定義渠道價值，并依此適當(dāng)調(diào)整運(yùn)營策略；
4. 分析各環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化周期，分析用戶習(xí)慣，為制定運(yùn)營策略提供依據(jù)。

最直接的分析成果就是轉(zhuǎn)化漏斗。

3. 留存

通過各個渠道或者活動把用戶吸引過來，但是過一段時間就會有用戶流失走掉，當(dāng)然也會有一部分用戶留下來，留下來這部分用戶就叫做留存用戶。

關(guān)于留存，這里要關(guān)注的就是日活和留存率。

關(guān)于留存，無非就是：

1. 日活監(jiān)控，觀察用戶活躍數(shù)據(jù)，分析日活健康度；
2. 觀察存留規(guī)律，定位存留階段，輔助市場活動、市場策略定位等；
3. 對比不同用戶、產(chǎn)品功能的存留情況，分析產(chǎn)品價值、輔助產(chǎn)品調(diào)整。

4. 復(fù)購

有調(diào)查數(shù)據(jù)顯示：一個滿意的用戶會帶來8筆潛在生意，不滿意的用戶可能會影響25個人的購買意愿，可見回頭客多么重要。

復(fù)購率可以分為“用戶復(fù)購率”和“訂單復(fù)購率”，此外，“用戶回購率”意義與復(fù)購率相似，也在此范圍內(nèi)。

• 用戶復(fù)購率＝單位時間內(nèi)：購買兩次及以上的用戶數(shù)/有購買行為的總用戶數(shù)；
• 訂單復(fù)購率＝單位時間內(nèi)：第二次及以上購買的訂單個數(shù)/總訂單數(shù)；
• 用戶回購率＝單位時間內(nèi)：有購買行為的老用戶數(shù)/有購買行為的總用戶數(shù)。

分析復(fù)購率的目的：

1. 綜合指標(biāo)展示，分析用戶黏性，輔助發(fā)現(xiàn)復(fù)購率問題，制定運(yùn)營策略。
2. 橫向維度(商品、用戶、渠道)對比分析，細(xì)化復(fù)購率，輔助問題定位。

5. 流失

流失是無法避免的，但也有可以挽留的。

流失可以分為：

• 剛性流失：可以進(jìn)一步分為新用戶水土不服型和老用戶興趣轉(zhuǎn)移型，這部分流失用戶是無法挽留的，緣盡于此，花再多的錢也沒什么用。
• 體驗(yàn)流失：可能是應(yīng)用體驗(yàn)、服務(wù)體驗(yàn)、交易體驗(yàn)、商品體驗(yàn)等等，總之就是在使用產(chǎn)品\服務(wù)的過程中，感到了一絲不爽，正所謂一言不合就流失。
• 競爭流失：也就是用戶已經(jīng)轉(zhuǎn)粉了?？赡苁歉偁帉κ值捏w驗(yàn)更好，可能競爭對手推出了什么優(yōu)惠的政策。我們也需要抓住行業(yè)的動態(tài)，針對競爭對手的搶粉行為做出相應(yīng)的行動。

關(guān)于流失的定義，各公司定義不同，可能是7天內(nèi)沒有登陸行為，也可以是幾個月之內(nèi)沒有交易行為。

回流率＝時間周期內(nèi)流失的再回訪的人數(shù)/時間周期內(nèi)流失的人數(shù)

關(guān)于流失的常規(guī)數(shù)據(jù)監(jiān)控，一般都是和存留一起的，本身兩者也是分不開的。

單獨(dú)針對流失的，最多看到如下圖樣式的監(jiān)控：

再者，流失率結(jié)合存留率也可以評估渠道的價值。

二、銷售模塊

指標(biāo)跟蹤：銷售模塊中有大量的指標(biāo)，包括同環(huán)比、完成率、銷售排行、重點(diǎn)商品占比、平臺占比等等，可以從人、貨、場三個視角進(jìn)行分析跟蹤。

店鋪分析：具有小b級用戶，或者入駐平臺式，需要針對各店鋪經(jīng)營指標(biāo)進(jìn)行分析，包括各店鋪效率指標(biāo)、完成率指標(biāo)、業(yè)績指標(biāo)、客單價等，實(shí)現(xiàn)店鋪價值評定分析。

銷售活動管理：線上銷售中，活動是非常重要的一塊，從事前、事中、事后三個層面實(shí)現(xiàn)銷售活動的閉環(huán)分析。

其中包括：

• 事前投入分析、目標(biāo)預(yù)測；
• 事中用戶參與度、客流分析、銷售單分析；
• 事后目標(biāo)完成情況、活動對比、費(fèi)銷比、活動衰減度、活動爆發(fā)度等。

三、商品模塊

• 采購管理：包括供應(yīng)商數(shù)據(jù)分析、采購匹配度分析等。
• 供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)管理：供應(yīng)鏈服務(wù)情況分析（響應(yīng)周期、交貨及時率、訂單執(zhí)行率）、管理指標(biāo)分析（物資成本占比、客戶投訴率等）。
• 庫存管理：商品庫存天數(shù)、存銷比、有效庫存比、庫存周轉(zhuǎn)率等數(shù)據(jù)分析。
• 重要指標(biāo)分析：分析包括貨齡、動銷率、缺貨率、結(jié)構(gòu)指標(biāo)、價格體系、關(guān)聯(lián)分析、暢滯銷等分析指標(biāo)，評判商品價值，輔助調(diào)整商品策略。
• 異常商品分析：包括對退貨率、殘損率、異常商品等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)異常商品，及時處理。

四、用戶模塊

• 重點(diǎn)指標(biāo)分析：包括新增用戶數(shù)、增長率、流失率、有效會員占比、存留率情況等。
• 用戶價值分析：根據(jù)RMF模型，再融入其他個性化參數(shù)，對用戶進(jìn)行價值的劃分，并針對各等級用戶進(jìn)一步的分析。
• 用戶畫像：根據(jù)固有屬性、行為屬性、交易屬性、興趣愛好等維度，來為用戶添加標(biāo)簽與權(quán)重，設(shè)計用戶畫像，提供精準(zhǔn)營銷參考依據(jù)。

作者：李啟方，公眾號：數(shù)據(jù)分析不是個事兒

本文由 @李啟方 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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